Relationships between CSR and customer loyalty: what lessons for retailers?

International audienceThe aim of this research is to understand how customer perception of CSR policy affects loyalty when retailers use social discount communication. To test the hypotheses, we carried out a quantitative study (including experimental vignettes) with 489 respondents, used structural equation modeling and performed multi-group analysis. Results show a positive direct effect of CSR policy on loyalty and indirect effect through the mediation of customer trust and store image. This research also indicates that the effect of CSR on loyalty is stronger when retailers use social discount communication than when they do not. However, social discount communication decreases the effect of CSR on customer trust in the retailer and on store image. These results underline the contrasting effects of CSR when combined with social discount messages. We discuss the theoretical and practical implications of these findings.</p

Cartographie urbaine 3D : détection et analyse des évolutions de l'environnement pour la mise à jour automatique

National audienceCet article présente une méthode automatique de détection et d'analyse des changements qui surviennent dans les scènes urbaines. Ils sont intégrés progressivement par mise à jour incrémentale de la carte 3D. Les nuages de points 3D, acquis lors de passages successifs en un même lieu mais à des jours et horaires différents, sont combinés pour enrichir la cartographie. Les modifications qui se produisent dans la scène au cours de cette période sont détectées et analysées à l'aide de fonctions cognitives de similarité. Les résultats, évalués sur des données réelles en utilisant différentes métriques, démontrent non seulement l'efficacité du procédé mais attestent que les changements qui peuvent intervenir sont effectivement incorporés dans la cartographie 3D résultante. Ainsi, seules les entités permanentes subsistent dans la carte. La méthode proposée est facilement applicable et adaptée pour opérer sur des scènes urbaines de grande taille

Segmentation et classification de points 3D obtenus à partir de relevés laser terrestres : une approche par super-voxels

Session "Posters"National audienceUne méthode de classification de données 3D éparses obtenues à partir de relevés laser terrestres en environment urbain est présentée. Elle est fondée sur une technique de segmentation manipulant des super-voxels. Le nuage de points 3D est tout d'abord divisé en voxels caractérisés par plusieurs attributs. Ils deviennent des super-voxels qui sont liés entre eux pour former des objets par une méthode de chainage plutôt que par une croissance de régions classique. Ces objets sont ensuite classifiés à partir de modèles géométriques et des descripteurs locaux. Afin d'évaluer les résultats, une nouvelle métrique est introduite. Elle caractérise à la fois les résultats de la segmentation et de la classification. L'influence sur les résultats de classification de la taille du voxel et de l'incorporation des informations couleur RVB et intensité de réflectance dans le super-voxel est aussi analysé

Real-Time Monocular SLAM With Low Memory Requirements

International audienceThe localization of a vehicle in an unknown environment is often solved using Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) techniques. Many methods have been developed , each requiring a different amount of landmarks (map size) , and so of memory , to work efficiently. Similarly , the required computational time is quite variable from one approach to another. In this paper , we focus on the monocular SLAM problem and propose a new method , called MSLAM , based on an Extended Kalman Filter (EKF). The aim is to provide a solution that has low memory and processing time requirements and that can achieve good localization results while benefiting from the EKF advantages (direct access to the covariance matrix , no conversion required for the measures or the state). To do so , a minimal Cartesian representation (3 parameters for 3 dimensions) is used. However , linearization errors are likely to happen with such a representation. New methods allowing to avoid or hugely decrease the impact of the linearization failures are presented. The first contribution proposed here computes a proper projection of a 3D uncertainty in the image plane , allowing to track landmarks during longer periods of time. A corrective factor of the Kalman gain is also introduced. It allows to detect wrong updates and correct them , thus reducing the impact of the linearization on the whole system. Our approach is compared to a classic SLAM implementation over different data sets and conditions so as to illustrate the efficiency of the proposed contributions. The quality of the map built is tested by using it with another vehicle for localization purposes. Finally , a public data set , presenting a long trajectory (1. 3 km) is also used in order to compare MSLAM to a state-of-the-art monocular EKF-SLAM algorithm , both in terms of accuracy and computational needs